ElasticSearch中date类型如何精确匹配

在Elasticsearch中，Date类型默认是以UTC时间存储的，可以使用ISO 8601日期格式来进行精确匹配。具体来说，可以使用以下方式：

1. 使用日期字符串进行匹配，例如：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "date_field": "2019-05-20"
    }
  }
}

2. 使用时间戳进行匹配，例如：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "date_field": 1558329600000
    }
  }
}

其中，date_field是你存储日期的字段名。

另外，如果需要对时间进行范围查询，可以使用Range Query。例如：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date_field": {
        "gte": "2019-05-20",
        "lte": "2019-05-21"
      }
    }
  }
}

这将返回date_field在2019年5月20日到21日之间的所有文档。

相关问题

Elasticsearch 基本数据类型

Elasticsearch 支持多种基本数据类型，包括：

1. Text：用于全文搜索的文本类型，会被分词器分词。

2. Keyword：不会被分词器分词的文本类型，通常用于排序、聚合和精确匹配。

3. Numeric：数值类型，包括整型和浮点型。

4. Date：日期类型，可以存储日期和时间信息。

5. Boolean：布尔类型，只能是 true 或 false。

6. Binary：二进制类型，可以存储任意二进制数据。

7. Range：范围类型，用于查询数值或日期范围。

8. Object：对象类型，可以嵌套多个字段。

9. Nested：嵌套类型，可以嵌套复杂的结构。

需要注意的是，每种数据类型都有对应的映射方式，可以设置不同的分词器、存储方式和查询方式。

Elasticsearch类型

Elasticsearch 中的数据类型包括以下几种：

1. Text：文本类型，用于全文搜索和分词，支持中文分词和英文分词。

2. Keyword：关键字类型，用于精确匹配和聚合分析，不分词。

3. Numeric：数值类型，包括整型、浮点型、双精度浮点型等。

4. Date：日期类型，支持多种日期格式的解析和聚合分析。

5. Boolean：布尔类型，用于匹配和聚合分析。

6. Array：数组类型，用于存储多个值。

7. Object：对象类型，用于存储复杂结构的数据。